深度主动学习
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✍ Scribed by 阿斯顿·张(Aston Zhang), 李沐(Mu Li), [美] 扎卡里·C. 立顿(Zachary C. Lipton), [德] 亚历山大·J. 斯莫拉(Alexander J. Smola)
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本书是深度学习的入门教材,系统地介绍了深度学习的基本概念与实战应用,包括深度学习在图像、语音、文本方向的应用,以及前沿发展等。本书分为10章,大致为3个部分:第1部分(1-3章)介绍深度学习的基础知识。第2部分(4-6章)介绍深度学习的各个方面,从算法设计到模型实现。第3部分(8-10章)介绍深度学习的实战应用以及前沿发展。每章都附有相应的习题和参考文献,以便感兴趣的读者进一步深入思考。u8ba9学习变得轻松”是本书的基本编写理念。本书适合作为相关专业本科和研究生教材,也适合作为深度学习研究与开发人员的入门书籍。
<p>《深度学习的数学》基于丰富的图示和具体示例,通俗易懂地介绍了深度学习相关的数学知识。第1章介绍神经网络的概况;第2章介绍理解神经网络所需的数学基础知识;第3章介绍神经网络的最优化;第4章介绍神经网络和误差反向传播法;第5章介绍深度学习和卷积神经网络。书中使用Excel进行理论验证,帮助读者直观地体验深度学习的原理。</p>